关于中国旅行商问题的探讨

对中国旅行商问题进行了探讨。首先,我们运用蚁群算法得到了中国旅行商的最短路旅行方案;其次,在最短路旅行方案的基础上,再考虑最经济的旅行花费问题,我们建立了旅行问题的无约束条件优化模型,同时得到了最小花费;最后,综合考虑省钱、省时又方便的约束条件,我们建立了旅行问题的均衡多目标优化模型,并运用Lingo软件编程最终得到了...     

基于多头绒泡菌网络模型的蚁群算法优化

基于多头绒泡菌网络模型在求解迷宫问题时所展现的“重点管道重点培养”特性,设计一种优化的蚁群算法. 该优化算法在更新信息素矩阵时考虑蚂蚁释放的信息素和多头绒泡菌网络中流通的信息素.通过对重点管道信息 素浓度的加强,提高路径寻优过程中重点管道的被选概率,从而提高蚁群算法对最优解的开发力度.针对旅行商问 题的对比实验验证了该优化算法可提高传统蚁群算法的寻优能力,并具有更高的鲁棒性.     

指派问题的改进蚁群算法研究

指派问题是组合优化问题的一个分支，也是生活中常见的问题。根据指派问题的特点，将效率矩阵的行标看成旅行商问题的城市，提出了一种改进的蚁群算法，仿真试验结果和其他文献结果比较，证明了该改进算法的可行性。     

育种算法在组合优化计算中的应用

算法只有一个繁殖操作,程序简单,可以方便地实现函数优化、组合优化和系统优化。该研究详细介绍了育种算法在旅行商问题上的应用。结果表明,育种算法在组合优化计算中同样适用,并且效率很高。     

基于回溯法的马跳棋盘的设计与实现

对马跳棋盘问题进行了研究，提出了求解马跳棋盘问题的回溯算法，其时间复杂度是指数级的，分析表明该算法是求解马跳棋盘问题路径的最简单算法，对求解n元问题有一定的应用价值。     

运动项目排序中的优化算法

本文巧妙得将运动员参赛项目的排序问题转化为图论中经典的旅行商问题求解。以连续参加两项比赛的人次最少为目标,应用了最小生成树求解Ham ilton回路的方法,得到了题目的最优解。之后,经过严谨的分析,我们又增加了1个使连续比赛的事件尽量分散开的约束条件,即保证任何1位运动员至多出现1次连续比赛的情况的条件下,求得总连续比赛人次数最少的排序方案。这样得到结果就加强了比赛项目排序结果对每位运动员的公平性、合理性。改进后的约束模型,要求我们从一些近似最优解的结果中再挑选满足约束的最终解。针对这种算法,我们采取了解决这种问题更有效的遗传算法计算。两种算法各有利弊,得到的结果与理论分析保持一致。     

MPEC问题的带任意初值的一类算法

研究了求解带线性互补约束优化问题的一种新算法，其中新算法w ∧o可任意选取，算例表明，此算法是有效的。     

矩形边界条件下农机作业方向平行路径的排序优化

针对矩形边界地形条件下的方向平行路径,在考虑多种可能地头转弯策略、不同作业模式的农艺要求和机具自身转弯特性的情况下,利用计算机技术寻求最优的行作业任务调度排序策略,以尽可能减少机器的地头转向距离和时间,减少作业总消耗。首先,在分析现有常用转弯策略生成原理的基础上,提出2种新型转弯策略。然后,将调度排序问题转化成旅行商问题(traveling salesman problem,TSP),并采用贪婪算法进行求解。仿真试验结果表明,采用的贪婪算法高效稳定,与常用习惯调度排序策略相比,机器转弯效率得到显著提高。     

桁架尺寸优化微分演化算法

为了解决带有应力约束和位移约束桁架结构的尺寸优化问题，将微分演化 (Differential Evolution，DE)算法应用于桁架结构的尺寸优化设计.介绍了DE算法的基本原理及其进化策略，给出了桁架结构优化的数学模型.对几个经典问题进行了求解，并与其他优化算法进行了比较.数值结果表明了DE算法收敛特性好、稳定性高，可以有效地用于桁架结构的尺寸优化设计.     

3D虚拟仿真技术在体育馆购票系统开发中的应用研究

根据车辆路径问题的数学模型,分析了它的具体特征,从而对BA的操作算子又进行了重新定义,设计了求解VRP问题的离散蝙蝠算法,并通过实例测试将离散蝙蝠算法与其他算法进行比较,验证了该算法求解VRP问题的有效性与可行性.     

基于模糊PID控制的通信机房温度调节节能系统

针对通信机房温度控制消耗大量能源的弊端,利用冬季室外冷源,通过对水泵、室外风运转的智能控制,将室内热量由乙二醇液体循环系统传达到室外冷凝器;再由室外冷凝器将乙二醇液体的热量散发出去,达到降温的目的,保证机房在恒温、恒湿和洁净的条件下节约能源.由于系统存在很大程度的非线性、大滞后和不确定性,设计中结合模糊控制和PID算法的优点,采用模糊自适应PID控制技术,既保证了温度调节的快速性,又满足了系统的稳定性,并且系统稳态误差很小.MATLAB仿真结果表明,模糊PID控制算法能适应通信机房温度控制的要求,在响应速度、稳态精度及抗干扰能力等方面均优于传统PID控制,具有较好的鲁棒性.     

混凝土搅拌站变频调速节能改造

针对混凝土搅拌站的电动机变频节能改造,分析了搅拌站的系统组成及工艺流程．在不改变原系统设计和控制的基础上,设计了系统变频调速系统的硬件组成和PLC程序,进行了变频器参数与程序设计的优化研究,并制造了设备,现场安装调试后,系统运行稳定,节能效果显著,实现了变频调速装置与原先驱动装置的硬件冗余．     

水泵变频驱动的农田灌溉系统仿真研究

针对农田灌溉系统中电能消耗高且利用率低的问题,根据管道灌溉系统的特点,将变频调速技术引入水泵电机的节能控制。分析了包含变频器异步电机、水泵和管网的灌溉系统构成和节能基本原理,构建各部分数学模型,并在MATLAB/simulink平台上进行系统仿真。仿真案例结果表明:引入变频调速装置,可实现水泵出水口流量或扬程0~1的连续变化,节能率达56.6%;采取出水端扬程或者流量闭环控制,可以实现变频器的输出频率调制,进而控制水泵电机的运转。     

新风混风冷却机组控制系统的研究

文章对新风混风冷却机组控制系统进行了阐述。该系统是采用新风混风、变频调速、PLC控制、含水湿膜等焓加湿等先进技术研制开发的机电一体化设备,利用室外低温环境的冷空气,与机房内高温空气相混合;引入新风循环风混合比参数,控制室内的温湿度;根据程控交换机房内发热负荷的变化调节进风量,进而调节程控交换机房内的温度;通过含水湿膜加湿器等焓加湿,对程控交换机房内的湿度进行控制,使程控交换机房内的温湿度控制在要求的范围内,在室外环境温度较低时取代专用空调设备。运行结果表明,该系统控制性能满足要求、消耗电能低、环保,其推广应用将带来巨大的经济效益和社会效益。     

感应电机矢量控制系统的研究

针对感应电机多变量非线性模型,传统PID难以达到良好的控制效果,模糊控制不需要感应电机的精确数学模型,就可对系统进行实时控制。详细阐述了感应电机矢量控制系统和模糊PID的基本原理,运用模糊推理,自动实现对参数的最佳调整。仿真试验结果表明,模糊PID控制器在响应速度、稳态精度以及抗干扰性方面都优于传统PID控制器。     

抽水电机组节能控制装置的研究与设计

抽水机组的使用范围广,是企业中的主要耗能设备之一。抽水电机经常在轻载的状态下运行,在抽水流量满足的情况下,为了提高抽水机组的效率,可通过调整电机输入端的电压调速来提高电机的负载率和功率因数,从而提高电机的运行效率和水泵的效率。因此,提出了研究基于模糊控制的抽水电动机节能控制装置。     

应用变论域模糊PID的直流电机调速系统

基于PID控制与模糊控制各自的优点,将模糊控制与常规PID控制相结合,并运用变论域的方法,设计了变论域自适应模糊PID控制器.然后,以直流电机为模型,实现对其转速的控制,使用Matlab进行可行性研究,并将其仿真结果与PID控制和模糊控制的仿真结果进行比较.结果表明,基于直流电机的变论域自适应模糊PID控制器的控制效果明显优于常规PID控制和模糊控制.     

基于变论域模糊理论的温室番茄智能控温策略

为了对北方温室番茄种植进行精准的温度控制,根据番茄各生长时期的温度特性,运用温度积温理论以及变论域模糊控制理论提出了符合北方温室番茄种植的智能温度控制策略。利用温度积温法对温度阈值进行计算使其可以适应外界环境的动态变化,通过变论域模糊控制理论解决传统模糊控制方式因结构参数相对固定而不适用于高精度控制的难题,提升了稳定性以及系统的响应时间,降低了控制误差。仿真实验表明,该温度控制策略相比PID控制,在响应时间及超调量方面有54.17%和75%的提升;相比传统模糊控制,在响应时间及超调量方面有35.29%和55.56%的提升。温室实验表明,与原有控制策略相比,在日间与夜间控制方面,使用该控制策略的室内平均温度均更接近于期望温度值,同时节约近10%的能量消耗,有效提高能源利用率。     

变风量空调系统控制优化方法研究

提出了“总风量-阀位控制法”和“最大负荷率-最小风量法”分别优化变风量空调系统送风静压和送风温度，并应用到一座实际建筑的变风量空调系统中.建立了变风量空调风系统模型，利用TRNSYS对大楼典型层风系统进行模拟，用实测数据验证模型正确性，模拟分析了典型日变风量系统优化前后的风机能耗.模拟结果表明，与定静压定送风温度的原控制方法相比，优化控制能节约风机能耗，在部分负荷下效果尤为明显，冬季和过渡季试验日的节能率分别为19.38%和15.58%.对2种控制方法下的全年能耗和室内热舒适性进行了试验对比测试，结果表明，全年的节能率为7.16%，而且室内热舒适性得到显著提高.     

基于模糊决策树的温室温度调控

现代化农业是以优质、高效为标志的,因而温室自动技术得到长足的发展.温度自动控制系统是温室技术中一个关键因素.模糊决策树是一种归纳学习算法,能够很好地逼近离散值函数,有较高的准确性且有很好的抗噪声特性.将模糊决策树引入温室的温度自动控制中,实现温度的自动控制,其产生的控制过程更易于理解,并且具有很好的抗噪声效果.仿真结果表明,基于模糊决策树的控制系统有较强的自适应能力与稳健性.